Funzionalità Dataiku

L'interfaccia dei report per i report standard e self-service è intuitiva e facile da usare.

Richiede un numero minimo di passaggi/clic per rispondere alla domanda aziendale.

Offre una varietà di formati di grafici e diagrammi attraenti.

Le schede punteggio tracciano visivamente gli KPI.

Fornisce agli utenti aziendali un'interfaccia per progettare, perfezionare e collaborare facilmente sui loro dashboard.

Utilizzando formule basate su elementi di dati esistenti, gli utenti possono creare e calcolare nuovi valori di campo.

Gli utenti aziendali hanno la possibilità di filtrare i dati in un rapporto basato su parametri predefiniti o automodellati.

Gli utenti possono approfondire ed esplorare i dati per scoprire nuove intuizioni.

Capacità di cercare nel set di dati globale per trovare e scoprire dati.

Capacità per gli utenti di condividere dati e report che hanno creato all'interno dello strumento BI e al di fuori dello strumento attraverso altre piattaforme di collaborazione.

Lo strumento suggerisce automaticamente tipi di dati, schemi e gerarchie.

Analizza le tendenze attuali e storiche per fare previsioni sugli eventi futuri.

Comunica informazioni complesse in modo chiaro ed efficace attraverso tecniche grafiche avanzate.

Capacità di gestire set di dati grandi, complessi e/o isolati.

Converte i formati dei dati della sorgente nel formato richiesto per il sistema di reportistica senza errori.

Capacità di (ri)strutturare i dati in modo da consentire l'estrazione di informazioni in modo rapido e accurato.

Fornisce agli utenti aziendali un'interfaccia per progettare e perfezionare facilmente i loro dashboard e report. (Quello che vedi è quello che ottieni)

Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni - Specifica per come l'applicazione comunica con altri software. Gli API in genere consentono l'integrazione di dati, logica, oggetti, ecc. con altre applicazioni software.

Supporta una varietà di ambienti di scripting

Estrae dati dai database e prepara i dati per l'analisi

Applica algoritmi statistici ai dati selezionati

Analizza sia i dati strutturati che quelli non strutturati

Interagisci con i dati per prepararli per visualizzazioni e modelli

Offre capacità di modellazione

Crea visualizzazioni di dati o grafici

Genera rapporti sulle prestazioni dei dati

Unifica le informazioni su una piattaforma singolare

Supporta linguaggi di programmazione come Java, C o Python. Supporta linguaggi front-end come HTML, CSS e JavaScript.

Offre la possibilità agli sviluppatori di trascinare e rilasciare pezzi di codice o algoritmi durante la costruzione di modelli

Fornisce agli utenti algoritmi predefiniti per uno sviluppo del modello più semplice

Fornisce grandi set di dati per l'addestramento di modelli individuali

Offre servizi di riconoscimento delle immagini

Offre servizi di elaborazione del linguaggio naturale

Offre servizi di generazione del linguaggio naturale

Offre reti neurali artificiali per gli utenti

Offre servizi di comprensione del linguaggio naturale

Fornisce capacità di apprendimento profondo

Gestisce l'applicazione intelligente per l'utente, riducendo la necessità di infrastruttura

Consente agli utenti di inserire l'apprendimento automatico nelle applicazioni operative

Fornisce applicazioni e infrastrutture di apprendimento automatico facilmente scalabili

Consenti agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.

Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.

Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.

Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.

Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Consente agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.

Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.

Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.

Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.

Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Facilita l'analisi di dati in tempo reale ad alto volume.

Consente all'utente di interrogare i dati tramite linguaggi di interrogazione come SQL.

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Hadoop

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Spark

Integra dati da più database esterni.

Facilita la diffusione dei big data raccolti attraverso cluster di calcolo parallelo.

Elabora i dati e rappresenta le interpretazioni in una varietà di formati grafici.

Collega insieme funzioni specifiche e set di dati per automatizzare le iterazioni analitiche.

Isola determinati set di dati e facilita la gestione dell'accesso ai dati.

Consente allo strumento di big data di eseguire e registrare dati all'interno di applicazioni esterne.

Usa i notebook per attività come la creazione di dashboard con query e visualizzazioni predefinite e programmate.

Controlla l'uso e le prestazioni del modello in produzione

Distribuisci applicazioni ML critiche per la missione dove e quando ne hai bisogno

Confronta facilmente gli esperimenti—codice, iperparametri, metriche, previsioni, dipendenze, metriche di sistema e altro—per comprendere le differenze nelle prestazioni del modello.

Registra e organizza tutti i modelli di machine learning che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.

Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

Consente agli utenti di gestire gli artefatti del modello e tracciare quali modelli sono distribuiti in produzione.

Registra e organizza tutti i modelli di apprendimento automatico che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.

Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

Dà all'utente la possibilità di importare una varietà di fonti di dati per un uso immediato

Trasforma i dati grezzi in caratteristiche che rappresentano meglio il problema sottostante per i modelli predittivi

Capacità di collegare la piattaforma di analisi con un'ampia gamma di opzioni di connettori per fonti di dati comuni, inclusi applicazioni aziendali popolari.

Si connette al software di governance dei dati aziendali o fornisce funzionalità integrate di governance dei dati per evitare l'uso improprio dei dati.

Utilizzando formule basate su elementi di dati esistenti, gli utenti possono creare e calcolare nuovi valori di campo.

Gli utenti aziendali hanno la possibilità di filtrare i dati in un rapporto basato su parametri predefiniti o automodellati.

Consente all'utente di combinare dati da più fonti in un dataset funzionante.

Fornisce risposte personalizzate all'interlocutore basate sulla segmentazione o su risposte passate.

Dispone di strumenti (ad es. dashboard e report) per comprendere meglio le conversazioni che gli Assistenti Virtuali Intelligenti hanno avuto.

Può avere una conversazione naturale e simile a quella umana con un interlocutore.

Consente alle aziende di modificare le conversazioni per soddisfare le esigenze uniche della propria attività.

Dà agli utenti la possibilità di aggiornare i sistemi, come il CRM, in base alle conversazioni.

Consente agli utenti di mantenere e osservare l'accuratezza e la fattibilità degli Assistenti Virtuali Intelligenti.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Fornisce la capacità di generare immagini da un prompt di testo.

Garantisce che il servizio sia affidabile e disponibile quando necessario, riducendo al minimo i tempi di inattività e le interruzioni del servizio.

Consente all'utente di scalare l'addestramento dei modelli in modo efficiente, facilitando la gestione di set di dati più grandi e modelli più complessi.

Fornisce all'utente la possibilità di ottenere risposte rapide e a bassa latenza durante la fase di inferenza, che è fondamentale per le applicazioni in tempo reale.

Offre all'utente un modello di prezzo trasparente per le chiamate API, consentendo una migliore pianificazione del budget e controllo dei costi.

Fornisce all'utente la possibilità di allocare risorse computazionali in base alla domanda, rendendolo conveniente.

Consente all'utente di ridurre al minimo il consumo energetico sia durante l'addestramento che durante l'inferenza, il che sta diventando sempre più importante per operazioni sostenibili.

Offre all'utente la flessibilità di distribuire su più fornitori di cloud, riducendo il rischio di dipendenza da un singolo fornitore.

Fornisce all'utente la possibilità di connettersi senza problemi con varie fonti di dati e pipeline, semplificando l'ingestione e il pre-processamento dei dati.

Consente all'utente di integrare facilmente i modelli di intelligenza artificiale generativa nei flussi di lavoro e nei sistemi esistenti tramite API.

Aiuta l'utente a mantenere la conformità con il GDPR e altre normative sulla protezione dei dati, che è cruciale per le aziende che operano a livello globale.

Consente all'utente di impostare controlli di accesso basati sui ruoli all'interno dell'organizzazione, migliorando la sicurezza.

Garantisce che i dati siano crittografati durante il transito e a riposo, fornendo un ulteriore livello di sicurezza.

Fornisce all'utente una documentazione completa e chiara, aiutando in un'adozione più rapida e nella risoluzione dei problemi.

Consente all'utente di valutare il livello di supporto della comunità e le estensioni di terze parti disponibili, che possono essere utili per risolvere problemi ed estendere la funzionalità.

Consente agli utenti di automatizzare le risposte alle richieste dei clienti su vari canali.

Consente agli utenti di automatizzare le risposte alle richieste dei clienti su vari canali.

Consente agli utenti di automatizzare il processo di generazione e qualificazione dei lead di vendita.

Consente agli utenti di automatizzare la gestione, l'elaborazione e l'amministrazione dei documenti.

Fornisce agli utenti la possibilità di automatizzare la raccolta e l'analisi del feedback da clienti, dipendenti o altri stakeholder.

Consenti all'agente AI di apprendere dalle interazioni e adattare le sue risposte di conseguenza.

Consente all'agente AI di apprendere dalle interazioni e adattare le sue risposte di conseguenza.

Fornisce all'agente AI la capacità di eseguire compiti senza richiedere un input costante dall'utente.

Consenti all'agente AI di identificare e risolvere i problemi senza intervento dell'utente.

Supporta l'integrazione con più fonti di dati per un input di dati senza interruzioni.

Migliora l'accuratezza e la velocità dell'output attraverso un'efficiente acquisizione e elaborazione dei dati di addestramento.

Genera approfondimenti attuabili applicando modelli appresi a questioni chiave.

Migliora continuamente e si adatta ai nuovi dati utilizzando algoritmi specificati.

Fornisce agli utenti la possibilità di testare e ottimizzare i prompt per migliorare la qualità e l'efficienza dell'output LLM.

Fornisce agli utenti una raccolta di modelli di prompt riutilizzabili per vari compiti LLM per accelerare lo sviluppo e standardizzare l'output.

Offre strumenti per gli utenti per confrontare più LLM fianco a fianco in base a metriche di prestazione, velocità e accuratezza.

Fornisce agli utenti un'interfaccia intuitiva per ottimizzare i LLM sui loro dataset specifici, consentendo un migliore allineamento con le esigenze aziendali.

Fornisce agli utenti strumenti per integrare la funzionalità LLM nelle loro applicazioni esistenti tramite SDK e API, semplificando lo sviluppo.

Offre agli utenti la capacità di distribuire rapidamente i modelli in ambienti di produzione con il minimo sforzo e configurazione.

Fornisce agli utenti strumenti per scalare automaticamente le risorse LLM in base alla domanda, garantendo un uso efficiente e un rapporto costo-efficacia.

Dà agli utenti la possibilità di impostare limiti e filtri per prevenire risultati inappropriati o sensibili dal LLM.

Offre agli utenti strumenti per garantire che i loro LLM rispettino gli standard di conformità come il GDPR, l'HIPAA e altre normative, riducendo il rischio e la responsabilità.

Fornisce agli utenti notifiche quando le prestazioni del LLM deviano significativamente dalle norme attese, indicando un potenziale drift del modello o problemi di dati.

Fornisce agli utenti informazioni in tempo reale sulla precisione del modello, la latenza e l'interazione dell'utente, aiutandoli a identificare e risolvere i problemi tempestivamente.

Fornisce agli utenti capacità di crittografia per i dati in transito e a riposo, garantendo comunicazioni e archiviazione sicure quando si lavora con LLM.

Offre agli utenti strumenti per impostare i permessi di accesso per diversi ruoli, garantendo che solo il personale autorizzato possa interagire con o modificare le risorse LLM.

Fornisce agli utenti un middleware per instradare le richieste in modo efficiente al LLM appropriato in base a criteri come costo, prestazioni o casi d'uso specifici.

Fornisce agli utenti strumenti per elaborare più input in parallelo, migliorando la velocità di inferenza e la convenienza economica per scenari ad alta domanda.

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Capacità di eseguire compiti complessi senza un costante intervento umano

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Prende decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Prendi decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Consenti ai team di configurare l'ordine di esecuzione e le dipendenze tra i componenti AI, garantendo che i flussi di lavoro funzionino in modo fluido e logico.

Semplifica la gestione di più modelli e agenti AI riunendoli in flussi di lavoro coesi e automatizzati per compiti aziendali complessi.

Si connette con una vasta gamma di API di modelli AI e servizi esterni, indipendentemente dal fornitore, all'interno di una singola piattaforma di orchestrazione.

Consente la costruzione di flussi di lavoro AI sofisticati e multi-step che combinano modelli specializzati per l'automazione dei processi end-to-end.

Si integra perfettamente con piattaforme aziendali come CRM, database e applicazioni aziendali per un flusso unificato di dati e processi.

Supporta la configurazione di pipeline di dati in tempo reale che trasferiscono informazioni istantaneamente tra componenti AI e sistemi aziendali.

Offre dashboard completi per visualizzare KPI e metriche di prestazione per tutti i flussi di lavoro AI orchestrati.

Genera rapporti approfonditi sulle prestazioni del flusso di lavoro, il consumo di risorse e l'impatto complessivo sull'azienda dell'orchestrazione dell'IA.

Traccia e visualizza l'utilizzo delle risorse attraverso tutti i componenti AI, consentendo la regolazione proattiva delle prestazioni e la risoluzione dei problemi.

Gestisce e assegna dinamicamente le risorse computazionali, inclusi i cluster GPU, per massimizzare l'efficienza in base alle esigenze attuali del flusso di lavoro.

Scala automaticamente i carichi di lavoro AI verso l'alto o verso il basso, adattandosi alle fluttuazioni delle richieste di elaborazione e del traffico degli utenti.

Fornisce informazioni sul flusso di dati, sui tempi di elaborazione e sui tassi di successo per ciascun componente AI individuale all'interno di un flusso di lavoro.

Garantisce che tutti i flussi di lavoro AI aderiscano agli standard normativi pertinenti e ai requisiti del settore.

Consente alle organizzazioni di applicare politiche di governance e controlli di conformità nelle operazioni di intelligenza artificiale orchestrate.

Facilita la configurazione di permessi basati su ruoli e flussi di lavoro di approvazione per operazioni e implementazioni AI sensibili.

Mantiene registri completi e tracce di audit delle esecuzioni del flusso di lavoro per supportare gli sforzi di conformità e risoluzione dei problemi.

Applica protocolli di sicurezza robusti e politiche per proteggere le implementazioni AI sensibili e i flussi di dati.

Consente agli utenti non tecnici di creare dashboard tramite interfacce intuitive di trascinamento e rilascio

Consente la generazione automatica di report e la consegna programmata ai soggetti interessati

Consente di incorporare dashboard e analisi in app esterne con flessibilità di branding

Supporta l'integrazione con le principali fonti di dati come i data warehouse cloud, i database SQL/NoSQL e le applicazioni SaaS

Elabora efficientemente grandi set di dati con un ritardo minimo e garantisce alte prestazioni sotto carico

Mantiene le prestazioni e il tempo di attività durante il traffico elevato da più utenti o team

Supporta livelli di dati semantici, controlli di accesso basati sui ruoli e governance dei metadati

Si integra con Jupyter, Python o R per analisi e modellazione personalizzate

Fornisce strumenti nativi per l'analisi statistica, la previsione e la predizione delle tendenze

Utilizza l'IA per generare riassunti testuali, punti chiave e storie di dati dai dashboard

Consente agli utenti di interrogare i dati e creare report utilizzando un linguaggio conversazionale o semplice

Rileva e notifica agli utenti le anomalie dei KPI o i cambiamenti significativi dei metrici in tempo reale

Raccomanda le prossime domande, analisi o percorsi di esplorazione utilizzando agenti AI autonomi

Impara dalle interazioni storiche degli utenti per migliorare e personalizzare i risultati delle query nel tempo

Adatta le visualizzazioni del cruscotto e i suggerimenti in base ai ruoli degli utenti, ai livelli di accesso e al comportamento passato

Supporta l'esplorazione guidata dall'IA tramite prompt o conversazioni multi-turno per interrogazioni iterative

Analizza i dataset in arrivo per evidenziare automaticamente valori mancanti, distribuzioni, valori anomali e problemi di qualità dei dati.

Consente agli utenti di acquisire dati da fonti diverse (database, API, archiviazione cloud, fogli di calcolo) senza programmazione personalizzata

Avvisa automaticamente gli utenti quando lo schema dei dati in arrivo devia dalla struttura prevista nel tempo

Suggerisce o seleziona automaticamente algoritmi e iperparametri candidati in base alle caratteristiche del dataset

Consente agli utenti di inserire codice personalizzato (ad es. Python, R, SQL) o moduli personalizzati nelle fasi della pipeline per flessibilità

Propone o applica automaticamente funzionalità derivate per migliorare le prestazioni del modello